(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210377556.7 (22)申请日 2022.04.12 (71)申请人 支付宝 （杭州） 信息技 术有限公司 地址 310000 浙江省杭州市西湖区西溪路 556号8层B段801-1 1 (72)发明人 刘晖　张荣超　 (74)专利代理 机构 北京恒博知识产权代理有限 公司 11528 专利代理师 侯世俭 (51)Int.Cl. G06F 16/33(2019.01) G06F 40/30(2020.01) G06Q 30/00(2012.01) (54)发明名称 故障变更定位方法、 装置、 设备、 介质及程序 产品 (57)摘要 本说明书实施例公开了一种故障变更定位 方法、 装置、 设备、 介质及程序产品。 其中， 该方法 包括： 通过根据将用户投诉文本对应的投诉时刻 的预设时间段内的变更集合中每个变更对应的 描述文本与上述用户投诉文本之间进行文本相 似度的计算， 从而确定变更集合中的变更是否与 用户投诉文本有关， 若有关， 则将相关的变更确 定为上述用户投诉 文本对应的故障变更。 权利要求书3页 说明书19页 附图5页 CN 114996391 A 2022.09.02 CN 114996391 A 1.一种故障变更定位方法， 所述方法包括： 获取用户投诉文本； 基于所述用户投诉文本的投诉时刻， 确定预设时间段内的变更集 合； 获取所述变更集 合中每个变更对应的描述文本； 计算所述每 个变更对应的描述文本与所述用户投诉文本之间的文本相似度； 若存在变更对应的描述文本与所述用户投诉文本之间的文本相似度大于或等于第一 预设阈值， 则将所述变更确定为所述用户投诉文本对应的故障变更。 2.如权利要求1所述的方法， 所述描述文本包括至少一个句子； 所述计算所述每个变更对应的描述文本与所述用户投诉文本之间的文本相似度， 包 括： 计算所述用户投诉文本与所述每个变更对应的描述文本中的每个句子之间的第一词 重叠分数； 所述第一词重叠 分数用于表征所述用户投诉文本与所述每个变更对应的描述文 本中的每 个句子之间的相关性； 从所述每个变更对应的描述文本 中提取所述第 一词重叠分数最高的N个句子； 所述N为 正整数； 根据所述每个变更对应的所述N个句子计算所述每个变更对应的描述文本与 所述用户 投诉文本之间的文本相似度。 3.如权利要求2所述的方法， 所述根据 所述每个变更对应的所述N个句子计算所述每个 变更对应的描述文本与所述用户投诉文本之间的文本相似度， 包括： 计算所述每个变更对应的所述N个句子分别与所述用户投诉文本之间的N个文本相似 度； 根据所述N个文本相似度中L个最高的所述文本相似度确定所述每个变更对应的描述 文本与所述用户投诉文本之间的文本相似度； 所述 L为大于0， 且小于或等于N的正整数。 4.如权利要求3所述的方法， 所述根据所述N个文本相似度中L个最高的所述文本相似 度确定所述每 个变更对应的描述文本与所述用户投诉文本之间的文本相似度， 包括： 根据所述N个文本相似度中L个最高的所述文本相似度， 以及所述L个最高的所述文本 相似度对应的L个句 子与所述用户投诉文本之间的L个第一词重叠分数确定所述每个变更 对应的描述文本与所述用户投诉文本之间的文本相似度。 5.如权利要求1所述的方法， 所述描述文本包括多个句子； 所述计算所述每个变更对应的描述文本与所述用户投诉文本之间的文本相似度， 包 括： 将所述每个变更对应的描述文本 中的所有句子按照第 一预设规则进行拼接， 得到所述 描述文本对应的至少一个目标文本； 所述目标文本包括至少一个所述句子； 计算所述用户投诉文本与 所述描述文本对应的每个目标文本之间的第 二词重叠分数； 所述第二词重叠分数用于表征所述用户投诉文本与所述描述文本对应的每个目标文本之 间的相关性； 从所述描述文本对应的所述至少一个目标文本 中提取所述第 二词重叠分数最高的M个 目标文本； 所述M为 正整数； 根据所述每个变更的描述文本对应的所述M个目标文本计算所述每个变更对应的描述权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114996391 A 2文本与所述用户投诉文本之间的文本相似度。 6.如权利要求5所述的方法， 所述根据 所述每个变更的描述文本对应的所述M个目标文 本计算所述每 个变更对应的描述文本与所述用户投诉文本之间的文本相似度， 包括： 计算所述每个变更对应的所述M个目标文本分别与所述用户投诉文本之间的M个文本 相似度； 根据所述M个文本相似度中K个最高的所述文本相似度确定所述每个变更对应的描述 文本与所述用户投诉文本之间的文本相似度； 所述K为大于 0， 且小于或等于 M的正整数。 7.如权利要求6所述的方法， 所述根据所述M个文本相似度中K个最高的所述文本相似 度确定所述每 个变更对应的描述文本与所述用户投诉文本之间的文本相似度， 包括： 根据所述M个文本相似度中K个最高的所述文本相似度， 以及所述K个最高的所述文本 相似度对应的K个目标文本与所述用户投诉文本之间的K个第二词重叠分数确定所述每个 变更对应的描述文本与所述用户投诉文本之间的文本相似度。 8.如权利要求1所述的方法， 所述接收用户投诉文本之后， 所述计算所述每个变更对应 的描述文本与所述用户投诉文本之间的文本相似度之前， 所述方法还 包括： 根据预设停用词词库按照第二预设规则对所述用户投诉文本以及所述每个变更对应 的描述文本进行过滤， 得到过滤后的用户投诉文本 以及过滤后的每个变更对应的描述文 本； 所述计算所述每个变更对应的描述文本与所述用户投诉文本之间的文本相似度， 包 括： 计算所述过滤后的每个变更对应的描述文本与所述过滤后的用户投诉文本之间的文 本相似度。 9.如权利要求1所述的方法， 所述接收用户投诉文本之后， 所述计算所述每个变更对应 的描述文本与所述用户投诉文本之间的文本相似度之前， 所述方法还 包括： 确定在所述用户投诉文本的投诉时刻之前投诉的X个历史用户投诉文本； 所述X为正整 数； 计算所述用户投诉文本与 所述X个历史用户投诉文本 中每个历史用户投诉文本之间的 文本相似度； 若存在Y个历史用户投诉文本与 所述用户投诉文本之间的文本相似度 大于或等于第 二 预设阈值， 则将所述Y个历史用户投诉文本与所述用户投诉文本按照第三预设规则进行拼 接， 得到目标投诉文本； 所述Y为大于 0， 且小于或等于X的正整数； 所述计算所述每个变更对应的描述文本与所述用户投诉文本之间的文本相似度， 包 括： 计算所述每 个变更对应的描述文本与所述目标投诉文本之间的文本相似度； 所述若存在变更对应的描述文本与所述用户投诉文本之间的文本相似度大于或等于 第一预设阈值， 则将所述变更确定为所述用户投诉文本对应的故障变更， 包括： 若存在变更对应的描述文本与所述目标投诉文本之间的文本相似度大于或等于第一 预设阈值， 则将所述变更确定为所述用户投诉文本以及所述Y个历史用户投诉文本对应的 故障变更。 10.一种故障变更定位装置， 所述装置包括：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114996391 A 3